Прошлое столетие ознаменовало сильнейший скачок развития человечества. Пройдя нелегкий путь от букваря до интернета, люди так и не смогли разгадать главную загадку, терзающую умы великих на протяжении не одной сотни лет, а именно, как работает и на что способен человеческий мозг?
До сих пор этот орган остается самым плохо изученным, а ведь именно он сделал человека тем, кем он сейчас является – высшей ступенью эволюции. Мозг, продолжая хранить свои секреты и тайны, продолжает определять деятельность и сознание человека на каждом этапе его жизни. Разгадать все возможности, на которые он способен, не в силах пока ни один современный ученый. Именно поэтому вокруг одного из главнейших органов нашего организма сконцентрировано большое количество мифов и ничем не обоснованных гипотез. Это может свидетельствовать только о том, что скрытый потенциал человеческого мозга только предстоит изучить, а пока его способности выходят за грани уже устоявшихся представлений о его работе.
Фото: Pixabay/geralt
Устройство мозга
Данный орган состоит из огромного количества связей, создающих устойчивое взаимодействие клеток и отростков. Ученые предполагают, что, если эту связь представить в виде прямой линии, ее длина восьмикратно превысит дистанцию к Луне.
Массовая доля этого органа в общей массе тела составляет не более 2%, а его вес варьируется в пределах 1019-1960 грамм. С момента рождения и до последнего вздоха человека он ведет непрерывную деятельность. Поэтому ему необходимо поглощать 21% всего кислорода, постоянно поступающего в организм человека. Ученые составили примерную картину усваивания мозгом информации: его память может вмещать в себе от 3 до 100 терабайт, в то время как память современного компьютера в данный момент совершенствуется до объема 20 терабайт.
Самые распространённые мифы о биологическом компьютере человека
Нейронные ткани мозга на протяжение жизнедеятельности организма погибают, а новые – не образуются. Это заблуждение, абсурдность которого доказала Элизабет Гуд. Нервная ткань и нейроны постоянно обновляются, и на смену умершим приходят новые соединения. Исследования подтвердили, что в очагах клеток, уничтоженных инсультом, организм человека способен «наращивать» новый материал.
Мозг человека раскрыт только на 5-10%, все остальные возможности не задействованы. Некоторые ученые объясняли это тем, что природа, создав такой сложный и развитой механизм, придумала для него защитную систему, оградив орган от излишней нагрузки. Это не так. Достоверно известно, что мозг во время любой деятельности человека задействован на все 100%, просто в момент совершения каких-либо действий реагируют отдельные его части поочередно.
Сверхспособности. Чем может удивить человеческий разум?
Некоторые люди, внешне не показывающие признаки наличия невероятных способностей, могут обладать поистине невероятными возможностями. Проявляются они не у каждого, но ученые утверждают, что регулярные усиленные тренировки мозга способны развить сперхспособности. Хотя секрет «отбора» людей, которые могут обладать правом называться гением, не раскрыт до сих пор. Кто-то умеет грамотно выходить из затруднительных ситуаций, кто-то на подсознательном уровне предчувствует приближающуюся опасность. Но более интересными с точки зрения науки являются следующие сверхспособности:
- Возможность выполнения математических операций любой сложности без помощи калькулятора и расчетов на бумаге;
- Возможность создавать гениальные творения;
- Фотографическая память;
- Скоростное чтение;
- Экстрасенсорные способности.
Удивительные случаи раскрытия уникальных способностей человеческого мозга
За всю историю существования людей появилось большое количество историй, подтверждающих тот факт, что мозг человека может иметь скрытые способности, адаптироваться к изменению ситуации и перекладывать определенные функции с пострадавшего отдела на здоровую часть.
Сонарное зрение . Такая способность вырабатывается обычно после потери зрения. Дэниэл Киш сумел освоить технику эхолокации, присущую летучим мышам. Издаваемые им звуки, например, щелчок языком или пальцами, помогают ему ходить без трости.
Мнемоника – уникальная техника, позволяющая воспринимать и запоминать любой объем информации, независимо от ее характера. Многие люди осваивают ее в зрелом возрасте, а у американца Кима Пика — это врожденный дар.
Дар предвиденья . Некоторые люди уверяют, что способны видеть будущее. На данный момент этот факт полностью не доказан, но истории известно немало людей, которых такая способность прославила на весь мир.
Феномены, на которые способен человеческий мозг
Карлос Родригез в 14 лет после аварии потерял более 59% мозга, но при этом до сих пор живет совершенно обычной жизнью.
Яков Циперович после клинической смерти и недельного пребывания в коматозном состоянии перестал спать, мало ест и не стареет. С этого момента прошло уже три десятка лет, а он по-прежнему молод.
Фениас Гейдж в середине 19го века получил ужасную травму. Сквозь его голову прошел толстый лом, лишив его доброй части мозга. Медицина тех лет не была достаточна продвинута, и врачи предвещали ему скорую смерть. Однако мужчина не только не умер, но и сохранил память и ясность сознания.
Человеческий мозг, как и его тело, необходимо подвергать постоянным тренировка. Это могут быть как сложные, специально разработанные программы, так и чтение книг, разгадывание ребусов и логических задач. При этом не следует забывать про насыщение данного органа питательными элементами. К примеру, усилитель мозговой активности HeadBooster http://hudeemz.com/headbooster обладает большим количеством таковых. Но все же, только постоянные тренировки позволяют мозгу постоянно развиваться и увеличивать свои возможности.
Илья 775
Центральный процессор или ЦПУ – центральное процессорное устройства (англ. CPU – central processing unit, или центральное обрабатывающее устройство, если дословно) – самый важный компонент любого компьютера, это мозг компьютера. Эго еще часто называют просто микропроцессором или процессором. Какую роль процессор играет в системе компьютера? Ответ на этот вопрос прост – самую главную! Именно процессор выполняет все вычисления и обработку информации.
 |
compyou.ru | 755 Р |
Микропроцессоры, отличаются один от одного по таким основным характеристикам как тактовая частота, которая измеряется в (МГц и ГГц), и производительность. На сегодняшний день, как правило, используются процессоры, разработанные известными фирмами Intel и AMD.
Как и все другие компоненты компьютера, микропроцессоры тоже прошли стадию развития от самого создания и до сегодняшних дней. И этот процесс бесконечен, пока идет развитие технологий.
Давайте же коротко рассмотрим историю создания и развития микропроцессоров.Так самые первые процессоры были изобретены, еще в далеких 1940-х годах. Тогда для создания процессоров использовали вакуумные лампы, ферритовые сердечники (устройства памяти) и электромеханические реле. Такие процессоры были ненадежные, имели низкое быстродействие. Тогда в средине 1950-х 60-х стало возможно внедрения транзисторов, которые монтировались к современной на то время плате. А со временем стало использование микросхем, которые ускорили быстродействие и надежность тогдашних процессоров.
 |
Electrozon | 8 470 Р |
В начале 1970-х годов благодаря стремительному развитию технологий стало возможным создание микропроцессора - микросхемы, на кристалле которой располагались все основные блоки и элементы процессора. А уже 15 ноября 1971 году фирма Intel презентовала свой первый в мире 4-разрядный микропроцессор, 4004 который использовался в микрокалькуляторах. Содержал такой процессор 2300 транзисторов, а тактовая частота составляла 92,6 кГц, и стоил он 300 долларов!
На смену уже устаревшему 4-разрядному процессору пришли более современные 8-разрядные Intel 8080 и 16-разрядный 8086 (включавший в себя 29 тысяч транзисторов и работал на частоте 4,77 МГц), заложившие основы архитектуры всех современных настольных процессоров.Первый же персональный компьютер от IBM бил оснащен 8-разрядным процессором i8088 (из 8-розрядной шиной).
В 1982 году, компания Intel представила новый i80286 с тактовой частотой (до 20МГц) и содержал уже около 134 тис. транзисторов.А далее уже починается гонка за первенство на рынке процессоров между компаниями Intel и AMD, которая и дала толчок к очень быстрому и стремительному развитию технологий. Но это уже другая история.
Рассказать друзьям
О том, как машинное обучение может изменить и уже меняет наш мир. Нейронные сети опутывают нас все плотнее, алгоритмы управляют нашей жизнью: они находят книги, фильмы, работу и партнеров для нас, управляют инвестициями и разрабатывают лекарства, самостоятельно обучаясь. Алгоритмы как маленькие любознательные дети: смотрят на нас, повторяют за нами и экспериментируют.
А самое удивительное, что ученые уже работают над Верховным алгоритмом, который будет способен решать любые задачи еще до того, как мы их сформулируем (не напоминает Дугласа Адамса?), и извлекать знания обо всем на свете из данных. Любопытно, правда?
Как устроен наш мозг и как он учится?
Канадский психолог Дональд Хебб в 1949 году сформулировал правило обучения, которое сейчас лежит в основе множества искусственных нейронных сетей: «нейроны, которые срабатывают вместе, связываются друг с другом». В правиле Хебба слились идеи психологии, нейробиологии и, что интересно, немалая доля домыслов. Примерно в то же время испанский нейробиолог Сантьяго Рамон-и-Кахаль провел первые подробные исследования мозга, окрашивая нейроны. Он каталогизировал свои наблюдения, как ботаники классифицируют новые виды деревьев.
Ко времени Хебба нейробиологи в общих чертах понимали, как работают нейроны, однако именно он первым предложил механизм, согласно которому нейроны могут кодировать ассоциации. Каждое понятие представлено множеством нейронов. И эти нейроны, которые возбуждают друг друга, образуют, в терминологии Хебба, «ансамбли клеток».
Обложка поста:С помощью таких собраний в головном мозге представлены понятия и воспоминания. В каждый ансамбль могут входить нейроны из разных областей мозга, ансамбли могут пересекаться. Так, клеточный ансамбль для понятия «нога» включает ансамбль для понятия «ступня», в который, в свою очередь, входят ансамбли для изображения ступни и звучания слова «ступня».
Мозг и компьютер
Сейчас
многие проводят аналогии между работой
мозга и ЭВМ. В упрощенном виде такие
воззрения полагают, что мозг – это биологический компьютер, самообучающаяся нейронная сеть, спроектированная эволюцией. В этой статье
автор попытается показать слабые места этих воззрений.
Наш мозг может решать многие задачи, которые компьютер теоретически решить тоже может, но реализовать это в искусственных ЭВМ крайне сложно. Возьмём, к примеру, распознавание изображений. Чтобы распознать изображение с сетчатки глаза, нужно “попиксельно” просканировать это изображение, преобразовать 2d в 3d, сравнить с некой базой данных и найти там соответствие, и пересчитать положение объекта в пространстве. На данный момент лучшие программисты
пытаются решить эту задачу и добиваются
достаточно ограниченного успеха. Далее, для распознавания звука нужна другая программа, для распознавания запахов – ещё одна программа; для каждой отдельной мыслительной задачи тоже нужна своя программа: например, чтобы предсказать, куда упадёт летящий мяч, нужно решить систему дифференциальных уравнений, чтобы говорить – нужна ещё одна программа, чтобы разработать теорию относительности – ещё одна программа и т.д.
Автор хочет этим сказать, что человеческое мышление слишком
универсально
, чтобы объяснить его
простым сравнением с компьютером.
На эти аргументы часто приходится слышать возражение, что мозг – это не ЭВМ с его принципами работы, а самообучающаяся нейронная сеть.
На это можно возразить несколькими
доводами:
1) Нейронные сети также неизмеримо менее универсальны, чем человеческий разум. Можно построить, например, нейронную сеть для игры в Го и научить её играть в эту игру лучше человека. Но эта нейронная сеть никогда не научится играть в шахматы, или выполнять любую другую задачу, отличную от игры в Го.
2) Не являясь специалистом в нейронных сетях, автор полагает, что они в принципе не могут научиться сложным мыслительным операциям, таким как перевод текста. Это связано с тем, что для таких операций требуется сложная дискретная логика (см. ниже).
3) Если даже нейронные сети и научатся хорошо переводить, разговаривать как человек, автор полагает, что обучение этих сетей будет не менее сложным процессом, чем написание компьютерных алгоритмов и программ для сходных задач.
4)
Если наш мозг - это самообучающаяся
нейронная сеть, кто проводит обучение (тренировку)
этой сети? Ведь чтобу обучить ту же
нейронную сеть для игры в Го, необходимо
заставить её миллионы раз играть с самой
собой. Для человека в ходе его взросления
никаких подобных условий не создаётся.
Сказанное не означает, что создать
искуственный интеллект с существующими
технологиями в принципе невозможно.
Скорее наоборот, рано или поздно что-то
похожее на думающую машину будет создано;
но работа этой думающей машины будет
основываться на совершенно других
принципах, чем человеческое мышление. При
этом во многих аспектах эта машина будет
неизмеримо "умнее" человека. Ведь
уже сейчас, например, переводчик Google
переводит тексты хоть и менее
качественнно, чем живой переводчик, зато
в тысячу раз быстрее.
Но главное - эта "думающая машина" будет настолько сложной системой, что можно полностью исключить появление подобной сложности в ходе естественного отбора (см. ниже).
Цифровые и аналоговые устройства
Все компьютеры можно условно разделить на два больших “царства” – цифровые и аналоговые. Аналоговые ЭВМ сейчас почти полностью вытеснены цифровыми, поскольку последние легче запрограммировать на конкретную задачу.
Про цифровые и аналоговые устройства, и про параллели с живыми системами можно почитать в статье Анатолия Протопопова "Мозг экономичный":
Процитируем часть этой статьи:
В
чём главное отличие этих типов? Рукотворный цифровой компьютер состоит из, в общем и среднем, таких же полупроводниковых элементов, что и электронный аналоговый - разве что работают они обычно в несколько других режимах. Тем не менее, они фундаментально различаются в главном - самом подходе к решению задач; и это отражается на общем плане их построения.
Цифровой компьютер оперирует абстрактными сущностями - числами. В привычных нам цифровых компьютерах числа задаются в одной из позиционных систем счисления; технически наиболее удобна двоичная. Узлы такого компьютера, хранящие или преобразующие эти числа, состоят из некоторого количества так называемых "разрядов" - однотипных структур, каждая из которых, хранит или обрабатывает, одну из "цифр" числа - обычно это ноль или единица. Эту структуру можно наглядно представить себе в виде разграфлённого бланка, где отдельные цифры числа могут быть записаны только в графах, но никак не между, и не за пределами их. Количество этих разрядов (граф), наряду с другими особенностями, характеризует вычислительную мощь цифровой системы - в цифровых системах обычно бывает не менее четырёх двоичных разрядов, иначе обработка информации оказывается слишком грубой. В свете нашей темы на это обстоятельство следует обратить внимание, ибо оно показывает наличие минимального порога сложности цифровой системы: оперировать только одноразрядными двоичными числами, могущими принимать только два значения ("да-нет", "чёрное-белое") смысла не слишком много. Впрочем, "чёрно-белое" мышление некоторых людей наводит на определённые параллели... Разумеется, этим сложность цифровой системы далеко не ограничивается, а пожалуй, только начинается.
Цифровые компьютеры были разработаны для решения абстрактных задач, изначально заданных в численной форме. Если же мы хотим приспособить цифровой компьютер к решению задач реагирования на события реального мира, мы должны сначала представить для него этот мир в численном виде, а уж затем что-то с этими числами делать - складывать, вычитать, интегрировать, производить прочие манипуляции, причём строго согласные с математическими законами преобразования чисел. Чисел, обратите внимание! Ну и далее преобразовывать результат этой обработки (некое итоговое число) в степень активности исполнительных узлов, такой, как например, скорость вращения электродвигателя, приводящего в действие наше устройство.
В аналоговой системе никаких чисел нет. И соответственно - нет никаких "разрядов". Есть натуральные величины - в виде силы электрического тока, давления газа или жидкости, концентрации тех или иных веществ, как-то пропорциональные чему-то в окружающем мире. "Серьёзные" аналоговые компьютеры - это довольно сложные устройства, содержащие узлы, позволяющие сравнивать, складывать, интегрировать, и производить прочие преобразования электрических токов, давлений жидкостей, и других величин, отражающих состояние реального мира. Важно, что преобразуются сами величины, а не числа, их описывающие.
Но аналоговая система обработки информации может быть и крайне простой - например, такой системой можно полагать устройство, поддерживающее постоянный уровень воды в сливном бачке унитаза (да простит меня уважаемый читатель за, возможно, не слишком импозантный образ). Информация об уровне воды, посредством датчика (поплавка) чисто механически передаётся в исполнительный клапан, являющийся одновременно устройством, задающим порог срабатывания.
Привычный же нам фон Неймановский цифровой компьютер просто обязан иметь в своём составе некий минимальный, причём, достаточно обширный, набор узлов, строго определённым образом соединённых между собой, - даже если эта задача крайне проста.
Но это ещё не всё.
Практически все компьютеры, с которыми приходится сталкиваться нашему уважаемому читателю (да и не менее уважаемому автору) обладают архитектурой, предложенной Джоном фон Нейманом с соавторами в 1946 году. Такой компьютер обязательно содержит в своём составе 1) арифметическое устройство, осуществляющее различные манипуляции с числами, 2) устройство управления, обычно объединённое с арифметическим под общим названием "процессор", и управляющее ходом преобразований и 3) память для хранения чисел, над которыми производятся действия, а также для хранения программ; причём память состоит из однородных ячеек. Также, практически всегда в состав такого компьютера входят устройства, осуществляющие взаимодействие с окружающим данный компьютер миром (устройства ввода-вывода), но эти устройства не являются неотъемлемой частью архитектуры фон Неймана. Программа (описание того, как эту задачу надлежит решать; программой можно назвать, например, кулинарный рецепт) для такого компьютера должна быть составлена заранее, представлена в виде последовательности простых, и чётко-однозначных команд, и в форме условных чисел записана в его память. Сложность решаемой фон Неймановским компьютером задачи ограничена лишь объёмом его памяти, и квалификацией составителя программы её решения, но, вообще говоря, не сложностью устройства данного конкретного компьютера.
Допустим, нам нужно построить на основе вышеописанного цифрового компьютера систему, обладающую фототаксисом (стремлением к свету). Мы бы включили в эту систему датчики освещённости (два или больше, разделённые чем-то светопоглощающим), преобразователь сигнала, поступающего с датчиков, в цифровую форму, память, где бы хранилось числа, отражающие значения освещённости в каких-то единицах, и прочие числа, имеющие отношение к нашей задаче. Также в памяти (не обязательно - той же самой) хранилась бы программа - набор особых чисел - условных кодов пошаговых инструкций, побуждающий нашу систему функционировать именно так, как требует наша задача, и никак не иначе.
Уровень сигнала об освещённости преобразовывался бы в числа, и помещался бы в память. Далее, цифровая система, повинуясь заложенным в её память кодам (реализующим нужный нам алгоритм работы), помещала бы эти два (или больше) числа в регистры процессора, процессор бы производил достаточно замысловатую процедуру вычитания этих чисел, формировал бы число со знаком - их разность, и далее эта разность, через обратный преобразователь поступала бы в исполнительный узел, обеспечивающий должное положение "руля", и должную активность "двигателя". В качестве последних можно представить себе, если это механическое устройство - буквально руль и электродвигатель с гребным винтом, или, например, жгутики одноклеточного организма, ориентированные в определённом направлении, и вращающиеся с определённой скоростью, если это живой организм. В итоге, подвергнутым таким воздействиям движитель переместит наш организм (живой или механический) на более освещённое место.
В аналоговом компьютере всё иначе. Логика его работы была бы задана схемой межсоединений его составных частей, а не кодам программы в его памяти. В рассматриваемом случае эта схема была бы упрощена до предела, не сильно отличающегося от примера со сливным бачком унитаза - простой (из одной-двух "деталек") аналоговый компаратор сравнивал бы сигналы непосредственно с датчиков (в каких-то, пропорциональных освещённости натуральных величинах), и выдавал бы результат сразу на исполнительные модули.
Аналогичная цифровая система была бы намного сложнее, потребляла бы больше энергии, срабатывала бы медленнее аналоговой. Важно также, что логика работы цифровой системы должна быть так или иначе заложена в неё каким-то достаточно разумным существом - не менее разумным, чем сама создаваемая система. Способности системы к самообучению принципиально дела не меняют - логику самообучения всё равно должен в неё закладывать кто-то разумный.
"Компьютеры", встроенные в живые организмы, их нервные системы, гораздо более схожи именно с аналоговыми компьютерами (в чём-то подобными вышеописанному регулятору), хотя некоторое сходство с цифровыми у них имеет место быть.
В живой нервной системе отдельно взятый нейрон тоже немного похож на
цифровой переключатель, правда, его состояние лучше сравнивать не с двоичной, а с троичной цифрой. Он может находиться только в одном из трёх дискретных состояний: возбуждён-заторможен-пассивен, но на этом всё сходство, пожалуй, и заканчивается. В остальном он более похож на многовходовый интегрирующий усилитель аналогового компьютера: поступающие по дендритам входящие сигналы суммируются (каждый со своим знаком и весом, которые, кстати, могут изменяться "по ходу пьесы") и интегрируются по времени. Если результат этого интегрирования достаточен для возбуждения нейрона, он выдаёт импульс возбуждения на свою выходную линию - аксон. Импульсы возбуждения могут следовать по аксону с разной частотой и фазой, кодируя тем какие-то плавно меняющиеся величины. Дискретный характер межнейронного взаимодействия не превращает мозг в цифровую систему: числами он не оперирует. Интересно, что контакт между нейронами - синаптическая щель - тоже участвует в обработке информации, пропуская или не пропуская через себя импульсы возбуждения. В мире рукотворных компьютеров такое своенравное поведение контактов обычно считается недопустимым, и рассматривается как неисправность, здесь же - это норма, и фактическое участие в обработке информации... Впрочем, говорить про отдельные нейроны мы здесь практически не будем, ибо это частности.
Перед живыми существами на арене эволюции никогда не стояли задачи научно-математических расчётов, но всегда стояли задачи сугубо прикладного и конкретного характера - того же фототаксиса. И всегда очень остро стоял вопрос экономичности строения и потребления ресурсов, что для цифровых компьютеров очень долго было неактуально. Но главным ограничителем в построении системы управления живым организмом была неразумность "творца" - эволюции. Этот "творец" не умеет предвидеть, строить планы и схемы; он может только слегка модифицировать то, что уже существует и работает. Особенно проблематично в этом смысле самое начало построения. Но аналоговый вариант нашей системы был бы настолько прост, что его самопроизвольное возникновение посредством отбора из незначительных модификаций (мутаций) изначальных простейших сущностей не выглядит невозможным - в отличие от цифрового. Логарифмическая линейка - один из простейших вариантов аналогового компьютера, вполне может - в грубом и неказистом, разумеется, варианте - возникнуть в результате хаотичного перемешивания дощечек, веточек, и щепочек, если этим заниматься достаточно долго.
Минимальный уровень сложности работоспособного цифрового компьютера гораздо выше, и практически исключает шансы на самопроизвольное спонтанное рождение из чего-то более простого. Конечно, такой примитивный вариант цифрового компьютера, как счёты, тоже может возникнуть в результате хаотичного перемешивания камешков, но такой "компьютер" не может быть использован с утилитарными целями без достаточно разумного "устройства ввода-вывода и управления" - чего-то или кого-то, что бы преобразовывало исходные сущности в расположение камешков (в числа), а также, строго в соответствии с математическими законами преобразования чисел, передвигало бы их для получения результата. И было бы способно утилитарно интерпретировать этот результат! Представим себе цифровой регулятор уровня воды в бачке унитаза: надо этот уровень выразить в числе (комбинации камешков) проделать математически корректное преобразование этих чисел (поразрядное вычитание этого числа из другого числа (порогового значения)), и в зависимости от знака результата, открывать или закрывать клапан. Ползунки же логарифмической линейки вполне могли бы быть органически сросшимися непосредственно с двигательными или чувствительными частями тела организма, возможно - полностью лишённого разума.
Итак, Протопопов достаточно резонно пишет, что эволюция может "изобретать" только аналоговые устройства. Здесь уместна ещё одна цитата из книги Гари Маркуса "Несовершенный человек":
Эволюция часто происходит путем наваливания новых систем на крышу старых. Прекрасно описал эту аналогию нейрофизиолог Джон Оллман. Как-то он посетил электростанцию, где одновременно сосуществовали по меньшей мере три поколения технологий, прилаженных друг к другу. Новейшая компьютерная технология работала не сама по себе, а на службе у электронных ламп (наверное, образца 1940 года), которые в свою очередь управляли еще более старыми пневматическими механизмами, приводимыми в действие сжатым газом. Если бы инженеры станции могли позволить себе роскошь приостановить работу всей системы, без сомнения, они начали бы с нуля и избавились от устаревших систем разом. Но постоянная потребность в энергии препятствует такой решительной реконструкции.
Подобным образом живые существа постоянно должны выживать и воспроизводиться, что часто мешает эволюции строить по-настоящему оптимальные системы; эволюция не может "приостановить" жизнедеятельность своих созданий, как не могут этого сделать люди-инженеры, и в результате получаются такие нелепые конструкции, когда новую технологию наваливают на старую. Средний мозг человека, например, существует буквально поверх более древнего заднего
мозга, а передний мозг надстроен на вершине их обоих.
Позволим себе частично повторить тезисы Протопопова, на простом примере проиллюстрировав разницу между аналоговыми и цифровыми устройствами. Предположим, нам нужна ЭВМ, перемножающая два числа. Аналоговое устройство произведёт некое преобразование входящих сигналов:
Цифровое же устройство будет работать совсем иначе: сначала исходные данные переводятся в определённый формат записи, например двоичный, и далее с ними производятся операции по чёткому алгоритму:
11011010.01001
* 111011.01110
_____________
..............
Чтобы выполнить операцию умножения, цифровому устройству требуется поразрядно выполнить определённые операции. В итоге, результат работы аналогового устройства будет точным, но не абсолютно; результат работы цифрового устройства будет абсолютно точным, при условии что в ходе работы алгоритма не произойдут сбои (если же они произойдут, результат будет совершенно неточным).
Аналоговое устройство работает с вещественными числами, а цифровое – с целыми.
Теперь перейдём к человеческому мышлению. Один из главных компонентов нашего мышления – логика.
Приведём классический пример силлогизма – “Все люди смертны, Сократ человек, следовательно Сократ тоже смертен”. Это очень простая мыслительная операция, её можно запрограммировать на компьютере, но при этом важно не потерять ни одного бита данных. Это значит, что выполнить такую операцию может только цифровое, а не аналоговое устройство. То же можно сказать про такую мыслительную операцию, как перевод текста: для перевода нужно, например,
разделить все слова на части речи (существительные, прилагательные, глаголы,
причастия и т.д.), и если хотя бы в одном месте перепутать существительное с глаголом, перевод будет совершенно неверен.
Итак, мы пришли к противоречию: мозг – это, по всей видимости, аналоговое устройство, но за логику,
речь и другие подобные мыслительные операции должно отвечать цифровое устройство.
Является ли мозг сложным “устройством”?
Если мы считаем, что мозг – это аналог ЭВМ, то мы должны полагать, что он является чем-то очень сложным, поскольку даже самый примитивный компьютер – это очень сложное устройство.
Теперь приведём аргументы в пользу того, что мозг – довольно примитивная система:
1) Уязвимость к микроповреждениям. Чем сложнее устройство, тем легче нарушить его работы, повредив отдельные его участки. Чтобы сердце перестало биться, надо изъять,
вероятно, около 10% его массы; двигатель внутреннего сгорания – система более сложная, и чтобы его сломать, нужно изъять, я полагаю, около 2%. ЭВМ – крайне сложное устройство, и достаточно нанести микроповреждение в его платах или исказить один байт кода, чтобы вся система “зависла”. Что касается мозга, то можно наносить ему довольно большие повреждения, протыкать его проводами без серьёзного нарушения его работы.
2) Вариации проектировки. Все устройства, создаваемые человеком, имеют строго заданный чертёж; если одна деталь устройства окажется на миллиметр больше чертежа, собрать устройство не получится. С мозгом всё иначе: у разных людей он может быть разных размеров и формы. Это ещё один признак того, что мозг не является сложным устройством.
К этому аргументу можно добавить перемешивание генов. Как известно, наш геном – это своего рода программа. Как же получается, что при перемешивании этих программ от отца и матери рождается вполне жизнеспособный ребёнок? Представьте себе, что программист написал две программы и перемешал у них случайные участки кода – получится что-нибудь работающее? Или,
например, если взять две соковыжималки разных моделей, случайным образом
перемешать их составные части и попробовали из этих частей собрать новую соковыжималку – что из этого получится? А ведь мы хорошо знаем, что при браках людей с очень разной конституцией рождаются вполне здоровые дети,
как и при браках африканцев с европейцами рождаются здоровые мулаты.
Очевидно, такое перемешивание “чертежей” организмов может быть не вредным только в том случае, если эти “чертежи” достаточно примитивны.
Добавим, что безвредность перемешивания генов
всё-таки имеет свои границы: автор слышал, что при браках африканцев с индейцами с повышенной вероятностью может родиться инвалид, видимо из-за того что негроидная и индейская раса относительно сильно расходятся генетически.
Универсальный аргумент про колесо, метатальное оружите и т.п. звучит так: среди бесчисленного многообразия экологических ниш безусловно есть такие, в которых было бы полезно и колесо, и метательное оружие, и многое другое. Значит, эволюция просто не смогла "изобрести" эти приспособления.
Станислав Лем много писал про неэффективность эволюции как конструктора. Приведём цитату из "Суммы технологии":
Эволюция не может отыскать решение путем постепенных изменений,если каждое из таких изменений не оказывается полезным немедленно , в данном поколении. Аналогично этому она не может решать задачи, требующие не мелких изменений, а радикальной реконструкции.
В этом смысле Эволюция проявляет "оппортунизм" и "близорукость". Очень
многие системы живого отличаются из-за этого сложностью, которой можно
было бы избежать. Мы говорим здесь не о той "излишней сложности", о
которой шла речь во втором пункте, ибо там мы критиковали избыток
сложности на пути к достижению конечного
состояния
(яйцеклетка - плод - зрелый организм), и не о том, о чем
мы говорили в третьем пункте, указывая на вредность излишней биохимической
сложности. Сейчас, все более впадая в иконоборчество, мы критикуем уже
основной замысел отдельных решений, касающихся всего организма. Эволюция
не могла, например, сформировать механических устройств типа колеса,
поскольку колесо с самого начала должно быть самим собой, то есть иметь
ось вращения, ступицу, диск и т.д. Оно должно бы было, таким образом,
возникнуть скачкообразно, ибо даже самое маленькое колесо есть уже сразу
готовое колесо, а не какая-то "переходная" форма. И хотя, по правде
говоря, у организмов никогда не было большой потребности именно в таком
механическом устройстве, этот пример убедительно показывает, задачи какого
типа не в состоянии решать Эволюция. Многие механические элементы
организма можно заменить немеханическими. Так, например, в основу
кровообращения мог бы лечь принцип электромагнитного насоса, при этом
сердце было бы электрическим органом, который создает соответствующим
образом меняющиеся поля, а кровяные тельца были бы диполями или имели бы
значительные ферромагнитные вкрапления. Такой насос поддерживал бы
кровообращение более равномерно, с меньшей затратой энергии, независимо от
степени эластичности стенок сосудов, которые должны компенсировать
колебания давления при поступлении очередного ударного объема крови в
аорту.
...
5. Далее, Эволюция как конструктор хаотична и нелогична. Это видно,
например, из способа распределения ею регенерационных потенций среди
видов. Организм построен не по принципу сменных макроскопических частей,
свойственному человеческой технике. Инженер проектирует так, чтобы можно
было заменять целые блоки устройств. Эволюция же осуществляет принцип
"микроскопических сменных частей"; этот принцип проявляется непрестанно,
так как клетки органов (клетки кожи, волос, мышц, крови и т.п., за
исключением немногочисленных категорий клеток, например нейронов) все
время заменяются путем деления; дочерние клетки и являются "сменными
частями". Это был бы отличный принцип, лучше инженерного, если бы практика
не противоречила ему так часто, как обычно случается.
Всё сказанное выше подтверждает тезис, что мозг не является чем-то сложным, поскольку для эволюции слишком затруднительно “разрабатывать” сложные устройства.
Немного фантазии
Итак, мозг – это простое “устройство” на аналоговой основе, а для логического мышления необходимо сложное и цифровое устройство. Как разрешить это противоречие? Здесь
автор хочет подать идею, внешне бредовую, но которую, на
его взгляд, стоит обсуждать: наше мышление работает по схеме “клиент-сервер”, где мозг – это клиент. Для эволюции было достаточно несложно создать простой клиент, работающий по принципам самообучающейся нейронной сети. Клиент является аналоговым, а Сервер цифровым. При повреждении клиента появляются сбои в мышлении.
Конечно, очень трудно поверить, что существует некий Сервер в виде сложного механизма (главный вопрос – кто создал этот сервер?). Если продолжать генерацию таких буйных идей, можно подать ещё одну: Сервер создадут в будущем представители земной цивилизации (или других цивилизаций), которые перенесут его в прошлое, т.е. получится замкнутый цикл “причина-следствие”. Другая идея,
тоже бредовая, заключается в том, что Сервер – это совокупность неких крайне сложных законов природы. Существование таких законов можно
объяснить антропным принципом, согласно которому законы природы в нашей Вселенной таковы, что они позволяют существовать разумной жизни. Подробнее об антропном принципе можно почитать, например, у Ричарда Докинза в книге “Бог как иллюзия”.
Представьте
себе такую картину: через миллион лет
инженеры Земли создадут искусственного
Бога, абсолютно всемогущего, который
заново создаст всю нашу вселенную, точнее
окажется, что эта вселенная уже им
создана. Эта идея внешне абсурдна, но
автор полагает, что это довольно удачная аналогия,
помогающая приблизиться к пониманию
реальности.
В Википедии упоминается интересный факт про квантовые компьютеры: это устройства аналоговой природы, но цифровые по сути.
На данный момент автору неизвестно что-то
большее на эту тему. Предположение, что в нашем мозгу тоже используются квантовые эффекты, высказывается довольно давно; быть может, мозг – это сложный квантовый компьютер, причём цифровой.
Людям,
совмещающим в себе религиозность и
склонность к научному мировоззрению,
изложенная идея может понравиться,
поскольку из неё получается, что у
человека есть бессмертная душа - "учётная
запись" на Сервере. Ближе всего это к
идеям реинкарнации из восточных религий.
Сам автор относится к этим идеям
достаточно серьёзно, поскольку он не являюется атеистом и
не отрицает реальность паранормальных и сверхъестественных явлений. При этом
он полагает, что рано или поздно этим явлениям будет дано научное объяснение.
Алексей Зеньков
Ваш мозг не обрабатывает информацию, не извлекает знания и не хранит воспоминания. Короче говоря, ваш мозг - не компьютер. Американский психолог Роберт Эпштейн объясняет, почему представление о мозге как о машине неэффективно ни для развития науки, ни для понимания человеческой природы.
Несмотря на все усилия, неврологи и когнитивные психологи никогда не найдут в мозге копии Пятой симфонии Бетховена, слов, картинок, грамматических правил или любых других внешних сигналов. Конечно же, мозг человека не совсем уж пустой. Но он не содержит большинства вещей, которые, по мнению людей, в нем содержатся - даже таких простых вещей, как «воспоминания».
Наше ложное представление о мозге имеет глубокие исторические корни, но особенно запутало нас изобретение компьютеров в 1940-х годах. На протяжении полувека психологи, лингвисты, нейрофизиологи и другие эксперты по вопросам человеческого поведения утверждали, что человеческий мозг работает подобно компьютеру.
Чтобы представить, насколько легкомысленна эта идея, рассмотрим мозг младенцев. Здоровый новорожденный обладает более чем десятью рефлексами. Он поворачивает голову в том направлении, где ему чешут щечку, и всасывает все, что попадает в рот. Он задерживает дыхание при погружении в воду. Он так сильно хватает вещи, попавшие ему в руки, что почти может удерживать свой собственный вес. Но, возможно, важнее всего то, что новорожденные обладают мощными механизмами обучения, позволяющими им быстро изменяться, чтобы они могли более эффективно взаимодействовать с окружающим миром.
Чувства, рефлексы и механизмы обучения - это то, что есть у нас с самого начала, и, если задуматься, это достаточно много. Если бы нам не хватало каких-либо из этих способностей, наверное, нам было бы трудно выжить.
Но вот, чего в нас нет с рождения: информации, данных, правил, знаний, лексики, представлений, алгоритмов, программ, моделей, воспоминаний, образов, процессоров, подпрограмм, кодеров, декодеров, символов и буферов - элементов, которые позволяют цифровым компьютерам вести себя в какой-то степени разумно. Мало того, что этих вещей нет в нас с рождения, они не развиваются в нас и при жизни.
Мы не храним слова или правила, говорящие нам, как ими пользоваться. Мы не создаем образы визуальных импульсов, не храним их в буфере кратковременной памяти и не передаем затем образы в устройство долгосрочной памяти. Мы не вызываем информацию, изображения или слова из реестра памяти. Все это делают компьютеры, но не живые существа.
Компьютеры в буквальном смысле слова обрабатывают информацию - цифры, слова, формулы, изображения. Сначала информация должна быть переведена в формат, который может распознать компьютер, то есть в наборы единиц и нулей («битов»), собранные в небольшие блоки («байты»).
Компьютеры перемещают эти наборы с места на место в различные области физической памяти, реализованной в виде электронных компонентов. Иногда они копируют наборы, а иногда различными способами трансформируют их - скажем, когда вы исправляете ошибки в рукописи или ретушируете фотографию. Правила, которым следует компьютер при перемещении, копировании или работе с массивом информации, тоже хранятся внутри компьютера. Набор правил называется «программой» или «алгоритмом». Совокупность работающих вместе алгоритмов, которую мы используем для разных целей (например, для покупки акций или знакомств в интернете) называется «приложением».
Это известные факты, но их нужно проговорить, чтобы внести ясность: компьютеры работают на символическом представлении мира. Они действительно хранят и извлекают. Они действительно обрабатывают. Они действительно имеют физическую память. Они действительно управляются алгоритмами во всем без исключения.
При этом люди ничего такого не делают. Так почему так много ученых говорит о нашей умственной деятельности так, как если бы мы были компьютерами?
В 2015 году эксперт по искусственному интеллекту Джордж Заркадакис выпустил книгу «По нашему образу», в которой он описывает шесть различных концепций, используемых людьми в течение последних двух тысяч лет для описания устройства человеческого интеллекта.
В наиболее ранней версии, изложенной в Библии, люди были созданы из глины или грязи, которую разумный Бог затем пропитал своим духом. Этот дух и «описывает» наш разум - по крайней мере, с грамматической точки зрения.
Изобретение гидравлики в III веке до нашей эры стало причиной популярности гидравлической концепции человеческого сознания. Идея состояла в том, что ток различных жидкостей в теле - «телесных жидкостей» - приходится и на физические, и на духовные функции. Гидравлическая концепция существовала на протяжении более чем 1600 лет, все это время затрудняя развитие медицины.
К XVI веку появились устройства, приводимые в действие пружинами и зубчатыми передачами, что вдохновило Рене Декарта на суждения о том, что человек - это сложный механизм. В XVII веке британский философ Томас Гоббс предположил, что мышление происходит благодаря небольшим механическим движениям в мозгу. К началу XVIII века открытия в области электричества и химии привели к появлению новой теории человеческого мышления, опять-таки имеющей больше метафорический характер. В середине XIX века немецкий физик Герман фон Гельмгольц, вдохновленный последними достижениями в области связи, сравнил мозг с телеграфом.
Альбрехт фон Галлер. Icones anatomicae
Математик Джон фон Нейман заявил, что функция человеческой нервной системы является «цифровой при отсутствии доказательств в пользу противного», проводя параллели между компонентами компьютерных машин того времени и участками человеческого мозга.
Каждая концепция отражает самые передовые идеи породившей её эпохи. Как и следовало ожидать, всего через несколько лет после зарождения компьютерных технологий в 1940-х годах стали утверждать, что мозг работает, как компьютер: роль физического носителя играл сам мозг, а наши мысли выступали в качестве программного обеспечения.
Такая точка зрения достигла максимального развития в книге «Компьютер и мозг» 1958 года, в которой математик Джон фон Нейман решительно заявил, что функция нервной системы человека является «цифровой при отсутствии доказательств в пользу противного». Хоть он и признавал, что о роли мозга в работе интеллекта и памяти известно очень мало, ученый проводил параллели между компонентами компьютерных машин того времени и участками человеческого мозга.
Изображение: Shutterstock
Благодаря последующим достижениям в области компьютерных технологий и исследования мозга, постепенно развивалось амбициозное междисциплинарное учение о человеческом сознании, в основе которого лежит идея о том, что люди, как и компьютеры - это информационные процессоры. Эта работа в настоящее время включает в себя тысячи исследований, получает миллиарды долларов финансирования, и становится темой для множества трудов. Книга Рэя Курцвейла «Как создать разум: Раскрытие тайны человеческого мышления», выпущенная в 2013 году, иллюстрирует эту точку зрения, описывает «алгоритмы» мозга, методы «обработки информации» и даже то, как он внешне напоминает в своей структуре интегральные схемы.
Представление о человеческом мышлении как об устройстве обработки информации (ОИ) в настоящее время доминирует в человеческом сознании как среди обычных людей, так и среди ученых. Но это, в конце концов, просто еще одна метафора, вымысел, который мы выдаем за действительность, чтобы объяснить то, что на самом деле не понимаем.
Несовершенную логику концепции ОИ довольно легко сформулировать. Она основана на ошибочном силлогизме с двумя разумными предположениями и неверным выводом. Разумное предположение №1: все компьютеры способны на разумное поведение. Разумное предположение №2: все компьютеры являются информационными процессорами. Неверное заключение: все объекты, способные вести себя разумно - информационные процессоры.
Если забыть о формальностях, то идея о том, что люди должны быть информационными процессорами, только потому, что компьютеры являются таковыми – это полная глупость, и когда от концепции ОИ окончательно откажутся, наверняка историками она будет рассматриваться с этой же точки зрения, как сейчас для нас выглядят чушью гидравлическая и механическая концепции.
Проведите эксперимент: нарисуйте сторублевую купюру по памяти, а потом достаньте ее из кошелька и скопируйте. Видите разницу?
Рисунок, сделанный в отсутствие оригинала, наверняка окажется ужасен в сравнении с рисунком, сделанным с натуры. Хотя вообще-то вы видели эту купюру не одну тысячу раз.
В чем проблема? Разве «образ» банкноты не должен «храниться» в «запоминающем регистре» нашего мозга? Почему мы не можем просто «обратиться» к этому «образу» и изобразить его на бумаге?
Очевидно, нет, и тысячи лет исследований не позволят определить расположение образа этой купюры в мозге человека просто потому, что его там нет.
Продвигаемая некоторыми учеными идея о том, что отдельные воспоминания каким-то образом хранятся в специальных нейронах, абсурдна. Помимо прочего эта теория выводит вопрос об устройстве памяти на еще более неразрешимый уровень: как и где тогда память хранится в клетках?
Сама идея того, что воспоминания хранятся в отдельных нейронах, абсурдна: как и где в клетке может храниться информация?
Нам никогда не придется беспокоиться о том, что человеческий разум выйдет из-под контроля в киберпространстве, и нам никогда не удастся достичь бессмертия, скачав душу на другой носитель.
Одно из предсказаний, которое в том или ином виде высказывали футуролог Рэй Курцвейл, физик Стивен Хокинг и многие другие, заключается в том, что если сознание человека подобно программе, то скоро должны появиться технологии, которые позволят загрузить его на компьютер, тем самым многократно усилив интеллектуальные способности и сделав возможным бессмертие. Эта идея легла в основу сюжета фильма-антиутопии «Превосходство» (2014), в котором Джонни Депп сыграл ученого, похожего на Курцвейла. Он загрузил свой разум в интернет, чем вызвал разрушительные последствия для человечества.
Кадр из фильма «Превосходство»
К счастью, концепция ОИ даже близко не имеет ничего общего с действительностью, так что нам не стоит волноваться о том, что человеческий разум выйдет из-под контроля в киберпространстве, и, как это ни прискорбно, нам никогда не удастся достичь бессмертия, скачав душу на другой носитель. Дело не только в отсутствии какого-то ПО в мозге, проблема здесь еще глубже – назовем ее проблемой уникальности, и она одновременно восхищает и угнетает.
Поскольку в нашем мозге нет ни «запоминающих устройств», ни «образов» внешних раздражителей, а в ходе жизни мозг меняется под действием внешних условий, нет повода считать, что любые два человека в мире реагируют на одно и то же воздействие одинаково. Если вы и я посетим один и тот же концерт, изменения, которые произойдут в вашем мозге после прослушивания, будут отличаться от изменений, которые произойдут в моем мозге. Эти изменения зависят от уникальной структуры нервных клеток, которая формировалась в ходе всей предыдущей жизни.
Именно поэтому, как написал Фредерик Бартлетт в 1932 году в книге «Память», два человека, услышавшие одну и ту же историю, не смогут пересказать ее полностью одинаково, а со временем их версии истории будут все меньше походить друг на друга.
«Превосходство»
По-моему, это очень вдохновляет, ведь это значит, что каждый из нас по-настоящему уникален, не только по набору генов, но и по тому, как меняется наш мозг со временем. Однако это также и угнетает, ведь это делает и без того трудную работу нейробиологов практически неразрешимой. Каждое изменение может затронуть тысячи, миллионы нейронов или весь мозг целиком, причем природа этих изменений в каждом случае тоже уникальна.
Хуже того, даже если бы мы смогли записать состояние каждого из 86 миллиардов нейронов мозга и сымитировать все это на компьютере, эта громадная модель оказалась бы бесполезной вне тела, которому принадлежит данный мозг. Это, пожалуй, самое досадное заблуждение об устройстве человека, которым мы обязаны ошибочной концепции ОИ.
В компьютерах хранятся точные копии данных. Они могут оставаться без изменений долгое время даже при отключении питания, в то время как мозг поддерживает наш интеллект, только пока он остается живым. Нет никакого рубильника. Либо мозг будет работать без остановки, либо нас не станет. Более того, как отметил нейробиолог Стивен Роуз в 2005 году в работе «Будущее мозга», копия текущего состояния мозга может быть бесполезна и без знания полной биографии его владельца, даже включая социальный контекст, в котором рос человек.
Тем временем огромные средства расходуются на исследования мозга, основанные на ложных идеях и обещаниях, которые не будут исполнены. Так, в Евросоюзе был запущен проект исследования человеческого мозга стоимостью $1,3 млрд. Европейские власти поверили заманчивым обещаниям Генри Маркрэма создать к 2023 году действующий симулятор работы мозга на базе суперкомпьютера, который бы в корне изменил подход к лечению болезни Альцгеймера и других недугов, и обеспечили проекту практически безграничное финансирование. Меньше чем через два года после запуска проекта он обернулся провалом, и Маркрэма попросили уйти в отставку.
Люди – это живые организмы, а не компьютеры. Примите это. Нужно продолжать тяжелую работу по пониманию самих себя, но не тратить время на ненужный интеллектуальный багаж. За полвека существования концепция ОИ дала нам всего несколько полезных открытий. Настало время нажать на кнопку Delete .
Роберт Эпштейн – старший психолог Американского института поведенческих исследований и технологий в Калифорнии. Он является автором 15 книг, а также бывшим главным редактором журнала Psychology Today.